[인터뷰] LG AI연구원 이홍락 원장 “다음은 사이언티스트 AI, 가설-실험-검증 시대 온다”FREE
2026년은 AI의 역사에 또 중요한 기점이 될 것으로 보인다. AI 컴퓨팅의 속도만큼, AI 기술이 산업으로 빠르게 넘어갈 것이기 때문이다. 산업의 초미의 관심사는 ‘AI 트랜스포메이션’에 얼마나 빨리 적응하는가이다. LG AI연구원 이홍락 원장은 이것이 산업 AI의 성패를 가를 것이라 말한다.
인공지능
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What’s next for AI in 2026
2026년 주목해야 할 5대 AI 트렌드FREE
기술 혁신과 정치·사회적 갈등이 교차하며 AI 산업이 중대한 전환점을 맞고 있다. 2026년 AI 기술과 규제, 산업 전반에서 예상되는 다섯 가지 핵심 변화를 짚어본다.
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Why AI predictions are so hard
AI의 미래를 가늠하기 어려운 이유
AI의 미래는 대형언어모델의 지속적인 발전 여부, 대중의 반감 등으로 점점 예측하기 어려워지고 있다. 그럼에도 2026년 AI의 향방을 짚어볼 필요가 있다.
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LLMs contain a LOT of parameters. But what’s a parameter?
LLM의 성능을 좌우하는 핵심 단위 ‘파라미터’란 무엇인가?
파라미터는 우리가 즐겨 쓰는 AI 모델을 작동하게 하는 신비로운 숫자들로 이루어져 있다. 그렇다면 이 숫자들은 무엇이며 어떤 역할을 하는 것일까?
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[인터뷰] LLM 열풍에 맞서 새로운 도전 나선 ‘딥러닝 대부’ 얀 르쿤
AI 선구자 얀 르쿤이 MIT 테크놀로지 리뷰와의 단독 인터뷰에서 파리에 설립한 새 회사 AMI 랩스의 구상과 AI의 미래에 대한 비전을 밝혔다.
인공지능 의 최신 뉴스
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AI가 AI를 만들기 시작했다
60여 년 전 한 수학자는 인간보다 뛰어난 기계가 등장하면 그 기계가 자신보다 더 뛰어난 기계를 만들 수 있다고 상상했다. 오랫동안 상상에만 머물렀던 이 아이디어가 이제 AI 연구실에서 실제 코드와 실험으로 구현되기 시작했다.
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The Hugging Face hack could indicate cultural issues at OpenAI
오픈AI 에이전트의 허깅 페이스 해킹, 기술 아닌 ‘안전 문화’가 문제였나
오픈AI의 AI 에이전트 해킹 사건을 둘러싸고 기술적 원인뿐 아니라 회사의 안전 문화와 의사소통 체계에 대한 문제가 제기되고 있다.
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Bill Gates says we’ve passed AI’s danger thresholds. Now what?
[인터뷰] 빌 게이츠의 경고… “AI는 이미 위험선 넘었다”
억만장자 자선사업가 빌 게이츠는 MIT 테크놀로지 리뷰와의 단독 인터뷰에서 AI 정책을 서둘러 정비해야 한다고 경고했다.
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[인터뷰] 스스로 진화하는 AI 시대가 오고 있다
AI가 사람의 지시 없이 자기 코드를 고쳐 성능을 높이는 시대가 열렸다. AI가 더 나은 AI를 만들고, 그 AI가 다시 자신을 개선한다. 이 순환이 완전해지는 순간을 제프 클룬 교수는 특이점, 그 너머를 볼 수 없는 지점이라 부른다.
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AI models flub these intelligence tests. Can you fare any better?
AI 모델도 틀리는 지능 테스트, 당신은 더 잘 풀 수 있을까?
퍼즐과 게임은 AI 모델의 허점을 드러내는 좋은 시험대다. AI가 어려워하는 지능 테스트 문제를 직접 풀어보며 인간과 AI의 사고방식이 어떻게 다른지 살펴보자.
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The inside story on why OpenAI agents hacked Hugging Face
AI 에이전트는 왜 허깅페이스를 해킹했나…오픈AI가 밝힌 ‘내막’
AI 에이전트가 학습 과정에서 부정행위와 협업 방식을 익히며 해킹에 이른 것으로 드러나면서 AI의 성능과 안전을 동시에 확보해야 하는 정렬 문제가 다시 부각되고 있다.
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I spent a day at a robot “carnival” in Shanghai. Here’s what I saw.
상하이 로봇 카니발에서 실감한 중국의 뜨거운 휴머노이드 로봇 열풍
중국이 AI를 로봇 같은 물리적 기기에 구현하는 기술과 휴머노이드 로봇 개발에 속도를 내면서 일상과 산업 현장에 로봇이 빠르게 확산되고 있다.
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[인터뷰] AI는 왜 아직 보드게임판을 읽지 못하는가FREE
AI는 고난도 수학과 코딩에서 인간 상위권에 올랐지만, 눈앞의 공간과 형태를 읽는 능력은 유아 수준에 머물러 있다. 구글에서 14년간 언어모델의 토대를 닦은 후 엘로리안 AI를 창업한 앤드류 다이는 이 간극을 메우는 데 설계와 제조, 로봇 산업의 향방이 걸려 있다고 말한다.
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We still don’t know how people are really using AI
AI 기업이 공개하지 않은 사람들의 ‘진짜 대화’가 드러났다
AI 기업들의 자체 보고서만으로는 실제 이용 실태를 파악하기 어렵다는 지적 속에, 민감하고 다양한 AI 활용 사례를 독립적으로 분석할 수 있는 공개 플랫폼이 구축됐다.
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AI’s recursive self-improvement might not come so quickly after all
‘1조 달러’짜리 의문…AI는 정말 스스로 더 똑똑해질 수 있을까
AI 에이전트가 코딩·실험 등 연구에 필요한 기술적 작업은 수행하지만, 새로운 가설을 탐색하고 실패한 접근법을 근본적으로 바꾸는 창의성과 판단력이 부족하다는 연구 결과가 나왔다.
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Flock is tightening its rules in response to a growing surveillance backlash
전 연인 스토킹에도 활용…美 경찰, 차량번호판 인식 시스템 사적 유용 논란
미국에서 차량번호판 인식 시스템이 경찰관의 스토킹 등 사적 목적으로 악용되면서 사생활 침해와 대규모 감시 논란이 확산되자, 관련 기술기업이 경찰의 정보 조회에 대한 통제를 강화하고 나섰다.
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These startups are chasing the next big thing in LLMs
LLM의 미래를 다시 쓰는 차세대 AI 스타트업
AI 시장을 주도하는 빅테크에 도전하며 차세대 LLM 기술을 개발하는 스타트업들을 살펴본다.
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AI가 바꾼 연구실…학술 연구의 새로운 현실에 직면한 교수들
AI 연구의 중심이 대학에서 민간 기업으로 이동하면서 대학 AI 연구자들이 GPU 비용과 연구 접근성 등의 제약에 직면하고 있다. 그러나 이러한 자원 제약이 오히려 더 작고 효율적인 모델과 새로운 AI 아키텍처를 연구하는 계기가 될 수 있다는 기대도 나온다.
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[인터뷰] 중국 선전은 어떻게 피지컬 AI의 중심이 되었나?FREE
중국은 휴머노이드 양산에서 세계를 앞서가지만, 실제 산업 현장의 도입은 아직 초기다. 제조 현장에서 15년을 보낸 뒤 벤처 투자로 옮긴 토니 첸 파트너는 선전의 진짜 경쟁력을 저렴한 부품이 아닌 설계와 제조를 함께 돌리는 공급망에서 찾는다.
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‘AI 보호주의’ 꺼내든 트럼프, 다음 타깃은 로봇 산업
미국 연방거래위원회가 외국산 휴머노이드 등 첨단 로봇의 수입을 금지하면서 아직 기반이 취약한 로봇 산업까지 미국 AI 산업정책의 보호 대상으로 떠올랐다.
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Here’s why AI agents lie and cheat to reach their goals
보상을 노리는 AI는 왜 속임수를 택할까
AI는 목표를 달성하기 위해 때로는 거짓말을 하거나 규칙을 우회한다. 그 원인과 AI가 더욱 강력해질수록 커질 수 있는 잠재적 위험을 짚어본다.
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A fundamental flaw leaves LLMs strikingly vulnerable to attack
LLM의 치명적인 구조적 결함 드러나…AI 보안에 경고등
대형언어모델(LLM)이 자신의 추론 과정처럼 보이는 가짜 정보를 실제 판단으로 오인하는 새로운 취약점이 발견됐다.
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OpenAI called the Hugging Face attack unprecedented. But we’ve been here before.
전례 없다던 오픈AI 모델의 허깅페이스 공격…하지만 진실은?
오픈AI 모델의 허깅페이스 해킹은 전례 없는 일이었지만, AI가 목표 달성을 위해 예상 밖의 허점을 파고드는 선택을 할 수 있다는 사실은 10년 전 실험에서 이미 확인된 바 있다.
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The shock of seeing your body used in deepfake porn
얼굴만이 아니다…AI 딥페이크에 악용되는 ‘타인의 몸’
성인 콘텐츠 크리에이터들의 동의 없이 그들의 영상과 신체가 AI 학습 및 딥페이크 제작에 활용되고 있다. 이는 AI 기술이 이들의 권리와 생계를 위협하는 여러 방식 중 하나에 불과하다.
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